AI, который работает. Внедряем ради результата, а не из-за шума.
Почему чаще всего AI остается лозунгом и не приносит пользы?
- Потому что ChatGPT-бот в поддержке - это еще не AI-трансформация. И скорее всего так просто - не заведется
- Потому что оптимизация с помощью AI возможна только там, где есть очищенные и проверенные данные. Нет данных - не на чем учиться.
- Потому что нужно одновременно понимать и как компания создает ценность (бизнес-вопросы), и как работают генеративные нейросети, что они умеют или не умеют, как их настраивать и обучать (технологические вопросы). Просто IT-отдел этого не сделает
- Потому что отправлять данные в ChatGPT небезопасно, а как иначе - сходу не понятно. А мы знаем, как это сделать
- Самое важное - потому что сделать технологический инструмент - это 20-30% времени. Намного больше - обучить сотрудников использовать его (и не саботировать процесс)
- Потому что AI — это не про идеальное качество, а про масштаб. Ожидать от AI уровня гениального эксперта — ошибка. Его сила в том, чтобы выполнять задачи уровня уверенного стажера, но в тысячи раз быстрее и дешевле. Нужно искать процессы, где это выгодно
Наш подход:
Анализ процессов и цифрового следа
Анализ процессов и цифрового следа
- разбираемся в цепочке создания ценности
- анализируем чистоту и полноту данных
- находим многократно повторяющиеся процессы на оцифрованных данных
- делим процесс на атомарные задачи (парсинг, проверка фактов, генерация ответа, самопроверка, передача данных и т.д.)
- cоздаем агентов - «узкоспециализированных цифровых экспертов» — каждый отвечает за свою небольшую, но важную задачу (поиск, проверка, генерация, анализ).
- упаковываем цепочку в готовый процесс-копайлот
- разворачиваем платформу в приватном облаке/ЦОД
- при необходимости выхода вовне - обезличиваем и проверяем данные, контролируем каждый запрос к модели
- настраиваем аудит запросов, логику доступа по ролям
- интегрируем процессы в CRM/ERP через API
- автоматизируем обратную связь - модель учится на реальных реакциях пользователей/сотрудников
- прописываем новые роли (LLM-Ops, AI-Product Owner)
- внедряем KPI
AI - это стратегия, а не разовый проект
- к 2028 году "компания без AI" - как 5 лет назад компания без сайта или учетной системы
- AI-платформа — это новый операционный слой, который превращает ваших лучших экспертов в руководителей «отряда» AI-стажеров. Это снижает издержки, ускоряет выполнение рутинных задач и позволяет экспертам фокусироваться на самом сложном.
Кто мы:
Наша главная ценность — глубокое погружение в ваш бизнес.
Мы не просто исполнители. Основатели лично участвуют в каждом проекте, объединяя технологическую экспертизу и понимание бизнес-процессов. Мы — ваши партнеры, которые честно скажут, что работает, а что — нет
Илья Летунов - ex-head of Mail.ru Cloud Solutions: вырастил облако с 0 до $20 млн выручки, вывел базу данных Tarantool на корпоративный рынок, построил мультиагентный DeFi co-pilot Rivo
Дмитрий Кибкало - со-основатель Мосигры, PartyStation, bigbro.ai и других компаний, инвестор, venture builder
Александр Полётов — Реализовал 50+ проектов за 10 лет в Ernst&Young и PwC, ex-CPO в ВТБ, за 3 года увеличил доходность продаж в отделениях на 30%
Наша главная ценность — глубокое погружение в ваш бизнес.
Мы не просто исполнители. Основатели лично участвуют в каждом проекте, объединяя технологическую экспертизу и понимание бизнес-процессов. Мы — ваши партнеры, которые честно скажут, что работает, а что — нет
Илья Летунов - ex-head of Mail.ru Cloud Solutions: вырастил облако с 0 до $20 млн выручки, вывел базу данных Tarantool на корпоративный рынок, построил мультиагентный DeFi co-pilot Rivo
Дмитрий Кибкало - со-основатель Мосигры, PartyStation, bigbro.ai и других компаний, инвестор, venture builder
Александр Полётов — Реализовал 50+ проектов за 10 лет в Ernst&Young и PwC, ex-CPO в ВТБ, за 3 года увеличил доходность продаж в отделениях на 30%
FAQ
Вопрос:
Можно ли сохранить наши данные внутри контура? Или все это будет в Google/OpenAI?
ответ:
Мы разворачиваем платформу локально или в приватном облаке, шифруем хранилище, ведем аудит вызовов. Данные не покидают контура компании
вопрос:
Чем вы лучше, чем наш IT-отдел?
ответ:
У нас есть практический опыт реализации мультиагентных систем + глубокое понимание бизнес-процессов. Нам не лень разобраться, и мы не боремся за сохранение высокой зарплаты
вопрос
Сколько стоит пилот?
ответ
Мы высаживаемся на 2 месяца для аудита и анализа данных - и это стоит 4 млн рублей. По итогу - даем карту внедрения AI (набор гипотез и потенциал в денежном эквиваленте), предлагаем проект архитектуры и методологию реализации. Стоимость реализации будет зависеть от выбранных проектов для запуска - но по итогу у вас останется платформа для автоматизации
вопрос
Мы будем зависеть от ChatGPT или аналога?
ответ
Наша платформа может использовать как локальные версии LLM, так и самые лучшие публичные модели
Quality
Почему пилот стоит денег, если результат не гарантирован на 100%?
ответ
Мы не продаем волшебную таблетку. Мы продаем экспертизу и реалистичный план. За 2 месяца пилотного проекта мы поможем дать четкий ответ: какие процессы можно автоматизировать уже сегодня, какой экономический эффект это даст и во сколько обойдется реализация. Вы платите не за «внедрение AI», а за устранение неопределенности и карту пути к измеримой выгоде. Мы не можем обещать идеального результата в решении проблемы - потому что, возможно, существующими средствами она идеально не решается. Но мы можем со всем своим опытом и знаниями вникнуть в суть процесса - и сказать как есть - решаемо или нерешаемо. И результат какого уровня качества можно ожидать.